【ICer的脚本练习】给模块顶层生成一个dummy文件 —— gen_dummy

2024-03-11 19:12

本文主要是介绍【ICer的脚本练习】给模块顶层生成一个dummy文件 —— gen_dummy,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

系列的目录说明请见:ICer的脚本练习专栏介绍与全流程目录-CSDN博客

通过这篇文章,咱们来系统的看一下一个典型的python脚本应用和正则表达式的使用。

gen_dummy这个脚本的应用场景是这样的:在已经确定了顶层接口之后,模块的开发人员A开始模块编码。而此时上层的开发人员B需要同步集成该模块到系统中,于是要求小A先给上层提供顶层以便小B同步开展工作。而此时如果把已有的顶层交上去,那因为内部有很多例化的模块和逻辑,除非已经编译通过否则这个顶层集成起来会有一堆麻烦事。这个时候我们就可以走另外一条路,那就是先提供一个空的顶层集成先用着,等模块的代码初步完成了再去交付真正的顶层。于是,就有了gen_dummy.py的用武之地。

所以先做出gen_dummy.py的壳出来:

#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-###############################################################
## Name       : gen_rtl_dummy
## Author     : xiaotu
## Time       : 2023-03-10 11:11:19
## Description:
## 
## 
###############################################################import sys
import os
import re
import argparsedef main():print("%s is working" % __file__)i

这篇关于【ICer的脚本练习】给模块顶层生成一个dummy文件 —— gen_dummy的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/798783

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

poj 1287 Networking(prim or kruscal最小生成树)

题意给你点与点间距离,求最小生成树。 注意点是,两点之间可能有不同的路,输入的时候选择最小的,和之前有道最短路WA的题目类似。 prim代码: #include<stdio.h>const int MaxN = 51;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int P;int prim(){bool vis[MaxN];

poj 2349 Arctic Network uva 10369(prim or kruscal最小生成树)

题目很麻烦,因为不熟悉最小生成树的算法调试了好久。 感觉网上的题目解释都没说得很清楚,不适合新手。自己写一个。 题意:给你点的坐标,然后两点间可以有两种方式来通信:第一种是卫星通信,第二种是无线电通信。 卫星通信:任何两个有卫星频道的点间都可以直接建立连接,与点间的距离无关; 无线电通信:两个点之间的距离不能超过D,无线电收发器的功率越大,D越大,越昂贵。 计算无线电收发器D

hdu 1102 uva 10397(最小生成树prim)

hdu 1102: 题意: 给一个邻接矩阵,给一些村庄间已经修的路,问最小生成树。 解析: 把已经修的路的权值改为0,套个prim()。 注意prim 最外层循坏为n-1。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstri

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

poj 3723 kruscal,反边取最大生成树。

题意: 需要征募女兵N人,男兵M人。 每征募一个人需要花费10000美元,但是如果已经招募的人中有一些关系亲密的人,那么可以少花一些钱。 给出若干的男女之间的1~9999之间的亲密关系度,征募某个人的费用是10000 - (已经征募的人中和自己的亲密度的最大值)。 要求通过适当的招募顺序使得征募所有人的费用最小。 解析: 先设想无向图,在征募某个人a时,如果使用了a和b之间的关系